Nowadays social media has become a place for peoples to express their opinions, there are many ways that can be done to express both positive and negative opinions. Hate speech is one of the problems that we find quite a lot in cyberspace, that things can be detrimental to many parties. Twitter as one of social media, can be used as a source of analysis about people's behavior in cyberspace. Many of our society that unconsciously act of hate speech on social media, therefore this study finds out how people's behavior patterns in cyberspace and the main issue of hate speech on a particular topic and time period by classify it into five classes, namely ethnicity, religion, race, inter-groups and neutral using Support Vector Machine. In this study also compares three kernel that common to use and the result is the system can classify hate speech by using RBF kernel and got the highest result with 93% accuracy on 700 data train and 300 data test.
Indonesia merupakan salah satu negara berkembang yang pertumbuhan ekonominya stabil. Hal ini dapat dilihat dari data statistik yang dikeluarkan oleh Badan Pusat statistik nasional. Pertumbuhan ekonomi yang stabil tidak diimbangi dengan stabilnya harga komoditas sembako di Indonesia khususnya di provinsi DKI Jakarta. Kondisi tersebut terlihat dari harga komoditas sembako (Sembilan Bahan Pokok) yang bergerak fluktuatif. Kenaikan harga BBM, cuaca serta adanya hari-hari besar menjadi faktor umum yang mempengaruhi harga komoditas sembako. Akibatnya harga komoditas sembako tidak dapat ditentukan karena kondisi-kondisi yang mempengaruhinya. Oleh karena itu, diperlukan model komputasi yang dapat memprediksi harga komoditas sembako di DKI Jakarta menggunakan metode yang memiliki akurasi yang baik. Pada penelitian sebelumnya pernah dilakukan penelitian prediksi harga dengan komoditas yang berbeda menggunakan metode Artificial Neural Network dengan akurasi 78% hingga 86%. Penelitian ini menghasilkan Sistem Prediksi Harga Sembako di DKI Jakarta menggunakan metode Artificial Neural Network. Dengan hasil terbaik didapatkan dengan parameter learning rate 0.01 dan toleransi error 0.01 dengan maksimum iterasi 500 yaitu akurasi sebesar 82% komoditas beras, 80% untuk komoditas Cabe dan 78% untuk komoditas bawang merah yang dihasilkan dari pengujian terhdap data uji.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.